| dc.description.resumo | A Cartografia e o Geoprocessamento são fundamentais para a compressão de dados espaciais, além do entendimento das distribuições de fenômenos que ocorrem no espaço. Questões epidemiológicas e de saúde, por esse viés, podem ser estudadas com muita propriedade e profundidade a partir dessas áreas do conhecimento. Dessa maneira, este trabalho tem como objetivo geral compreender a distribuição espacial dos óbitos por COVID-19, na escala intraurbana de Santa Maria, RS, no ano de 2020, por meio de ferramentas de Geoprocessamento. Para elaboração dos mapas, utilizou-se dados disponibilizados pela Vigilância Epidemiológica de Santa Maria. As planilhas foram tratadas e inseridas no QGIS, versão 3.12.3, para a aplicação da metodologia de geolocalização, apresentada por Rizzatti et al (2020a). Assim, gerou-se uma camada pontual e quantificou o número de óbitos por bairros, além da padronização das datas de notificação e nascimento dos pacientes, com aplicação de simbologia adequada para cada tipo de representação. Percebeu-se que a taxa de mortalidade da população autodeclarada preta foi maior que para a branca ou parda. Além disso, a taxa de mortalidade por bairro é maior nas regiões periféricas da cidade. Tratando-se da evolução temporal dos óbitos, notou-se em um primeiro momento, um padrão de localização no sentido leste/oeste na área urbana. A partir do mês de setembro, ocorreu uma dispersão, sobretudo para região Norte e Sul, sendo que a partir desse momento, óbitos passaram a ocorrer de maneira simultânea, ou seja, em todas as porções do território, demonstrando uma sincronização dos óbitos pelo novo Coronavírus em Santa Maria. A análise por faixas etárias, permitiu a verificação de uma distribuição espacial específica. Enquanto o grupo etário dos mais jovens e adultos, isto é, de 0 a 60 anos, possuíam residência nos bairros mais periféricos, os idosos, em sua grande maioria, residiam nos bairros centrais da cidade, mas com vítimas de idosos registradas também em bairros com problemas relacionados a moradia e condições socioeconômicas vulneráveis. | por |
